零售电商的退货成本常被压缩成一个比率，但真正可干预的信息藏在退货原因、客服对话和商品评论里。本期零售电商实验室把这三类非结构化文本做了统一归类：将文本映射到「尺码偏差 / 色差 / 描述不符 / 物流破损 / 功能预期落差」等固定标签，再按 SKU、渠道与批次回算占比，让退货从财务指标变成可定位的产品问题。
阶段性进展：
- 已覆盖约 4.2 万条退货工单与评论，自动归类准确率约 86%，当前定位为「辅助排序」而非自动定责；
- 对三个女装类目做回溯，「描述不符」集中在详情页主图与实物色差的表述上，调整主图与尺码表后，相关 SKU 退货率下降约 1.8 个百分点。
下一步计划把归因结果接入详情页生成与选品评审流程，先跑小流量 A/B，确认结论在不同季节与渠道下是否稳定，再考虑扩大适用范围。
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